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Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
2018年4月6日金曜日
Google 日本語入力チームは、4 月 1 日に
Gboard 物理手書きバージョン
を発表しました。キーボードの上に書かれた文字を識別することで、従来のキーボードの使い方に囚われない直感的な文字入力を実現します。もうこれで
キーボード上のキーを探してキーとなる
ことはありません。
この製品の裏側には、まあまあの精度の文字認識を実現する機械学習技術が活用されています。下図に、今回構築した機械学習システムの概要を示します。本記事では Gboard 物理手書きバージョンに利用されている機械学習技術について、「機械学習モデルの構築」「ハードウェアでの推論」「ブラウザでの推論」と順を追って紹介していきます。
システムの概要図
機械学習モデルの構築
訓練データの収集
今回私たちが立ち向かうタスクは、入力されたキーのシーケンスからユーザーが意図する文字を予測することです。オンライン手書き文字認識に似たタスクではあるものの、その多くはペンタブレットやタッチスクリーンでの入力を前提としています。そのため、キーボードのように低解像度の入力に対応した機械学習モデルを構築するためには、一から訓練データを収集する必要がありました。
データを収集するため、私たちはまずデータ収集用のウェブアプリをつくることから始めました。入力する文字を指定してキーボード上にその文字を書くことで、入力されたキーのシーケンスが保存されるシンプルなアプリです。効率的なデータ収集のために、慣れた方には画面をタップすることで入力終了を判定する待ち時間をスキップする機能も搭載しました。その結果、プロ級の方になると 1 分間あたり約 60 個のデータを入力することが可能になり、高速なデータ収集が可能になりました。
人手によるデータ入力にはミスがつきものです。異常なデータをすばやく見つけて取り除けるよう、入力シーケンスの可視化インターフェイスも実装しました。他にも入力データ数による Contributor ランキングや各文字の累計データ数の表示など、データの入力をモチベートする細かな仕組みを搭載しています。
リリース前には社内で筆跡データ収集会を実施し、有志の Google 社員にデータ入力を手伝ってもらいました。その結果、約 4 万 6000 件の訓練データを収集することができました。収集されたデータは
GitHub
にて公開しています。データ構造の詳細については
README
をご覧ください。
データの前処理
訓練に使うデータは、以下のような入力されたキーのシーケンスによって表現されます。以下はひらがなの「い」が入力された一例で、各タプルは keydown イベントが発生したキーと発生した時間をミリ秒で表しています。ここでは複数のキーが同時に押された際の keydown イベントと keyup イベントの対応を特定する煩雑さを避けるため、ここでは keydown イベントのみを使っています。
[(
"e"
,
0
),
(
"d"
,
55
),
(
"c"
,
102
),
(
"u"
,
428
),
(
"j"
,
507
)]
私たちはこのシーケンスデータから高精度に文字を予測する機械学習モデルを模索しました。その過程でキーボード上でのキーの位置がキーだと気づき、シーケンスデータを画像情報に変換して畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network)を適用することにしました。以下では、シーケンスデータから画像情報を抽出する具体的な方法について説明します。
まず、シーケンスデータに含まれる各キー情報を JIS キーボードの QWERTY 配列を前提として x, y 座標情報に変換します。
QWERTY キー配列と x, y 座標系の対応
先ほどの「い」の例では、シーケンスが以下のように変換されます。
[((
2.5
,
1
),
0
),
((
3.0
,
2
),
55
),
((
3.5
,
3
),
102
),
((
6.5
,
1
),
428
),
((
7.0
,
2
),
507
)]
次に、x, y 座標に対して min-max 正規化を施し、各キーの x, y 座標を 0 から 1 の間に収めます。その結果、シーケンスデータは以下のように変換されます。
[((
0.00
,
0.00
),
0
),
((
0.11
,
0.50
),
55
),
((
0.22
,
1.00
),
102
),
((
0.89
,
0.00
),
428
),
((
1.00
,
0.50
),
507
)]
最後に、シーケンス内の各点を順々につなげるようにして、16px 四方の正方形のキャンバスの上に描写します。
「い」を描画した例
指がキーボードから離れた区間については、ユーザーの指の動きを特徴量に組み込むために半分の濃さの線で描画しています [1]。物理手書き入力では、指がキーボードから離れたことを keydown イベントから特定する必要があります。ここでは keydown イベントが発生した間隔に着目し、あるキー間の keydown イベントの間隔が他の間隔よりも有意に大きい場合には指が離れたものと判定しています。
MobileNet によるモデルの軽量化
ニューラルネットワークモデルによる認識精度を向上するためには、ニューラルネットワークを多層にして表現力を向上することが有効です。一方で、ニューラルネットワークを多層にすると学習すべきパラメーターの数が増えてしまい、モデルのファイルサイズも大きくなってしまいます。学習済みモデルを Raspberry Pi Zero のような組み込み向けモジュールで使うことや、ブラウザにダウンロードして使うことを考えると、モデルのファイルサイズが大きくなってしまうことは好ましくありません。
そこで私たちは Google が提唱する軽量なニューラルネットワークモデル、MobileNet に用いられている分離式畳み込み層 (separable convolutional layer) を応用することでモデルの軽量化を図りました。分離式畳み込み層は、畳み込み演算を空間方向の畳み込み (depth-wise convolution) とチャンネル方向の畳み込み (point-wise convolution) に分けることによって、学習するパラメーターの数を減らします [2]。分離式畳み込み層を使うことによって、通常の畳み込み層による実装では数 MB になってしまうモデルのファイルサイズを、同程度の精度を維持しながらも 150 キロバイト程度にまで減らすことができました。これにより、後述するハードウェアとブラウザでの高速なモデルの読み込みが可能になりました。
ドメイン知識の活用
上記の方法だけでも文字を認識する機械学習モデルを構築できたものの、精度の面で課題が残りました。たとえば、単純にストロークを画像情報に変換するだけでは、右から左に書かれた線と、左から右に書かれた線を区別できなくなります。また、キーボードから与えられる位置情報は低解像度のため、本来は異なる線が重なって描写されてしまうこともしばしばです。こういったデータの前処理で落ちてしまう情報が原因となって、満足する精度を達成することができませんでした。ここでは、これらの課題を解決するために導入した工夫を紹介します。
まず、私たちは文字を構成する線を 8 方向に分解する方向分解特徴 (directional feature) を導入しました。方向分解特徴は手書き文字認識における重要なドメイン知識のひとつであり、入力データをスパースにすることで小さな画像の中にも効率的に情報を保持できることが知られています [1]。私たちは、単一のチャンネルに画像情報を変換するのではなく、方向分解を施すことで 8 チャンネルの画像に変換するアプローチを採用しました。
「あ」と書かれたストロークの方向分解特徴
方向分解特徴を採用しても、低解像度のために重なってしまう線については課題が残りました。たとえば「は」と「ほ」は画数が異なるものの、「ほ」の 3 画目が 2 画目と重なってしまうことが多く観測されました。このような課題を解決するためには、書き始めから書き終わりまでのどのタイミングで線が書かれるのか、という情報が有効に働くと考えました。
そこで導入したのが時間的特徴(temporal feature)です。方向分解特徴を表す 8 チャンネルに加えて、だんだん線が薄くなる画像とだんだん線が濃くなる画像を加えることで、全体的な時間変化を表した特徴を導入しました。既存の 8 チャンネルに加えてこの 2 チャンネルを加えることで、さらなる精度向上を実現しました。
「あ」と書かれたストロークの時間的特徴
下図に、各特徴量を利用したときの正確度の比較を示します。方向分解特徴、時間的特徴ともに文字認識精度の向上に効果があることが確かめられました。方向分解特徴が筆の動きを表すことで局所的な時間情報を組み込み、時間的特徴が書き始めから書き終わりまでの変化を表すことで大域的な時間情報を組み込むことで、精度向上に貢献していると考えられます。
確認用データセットにおける各特徴量の有無による正確度の比較
以上の特徴量を導入した結果、最終的な機械学習モデルは 16px 四方の正方形のキャンバスに対して 8 つの方向分解特徴と 2 つの時間的特徴を描画した計 10 チャンネルからなる画像を入力として受け取るものになりました。MobileNet のネットワーク構成を元にして、できるだけ少ない層の数で高い精度を実現する構成を模索した結果、以下のネットワーク構成に至りました。
畳み込み層(カーネル: 3x3、フィルタ数: 32、ストライド: 2、活性化関数: Relu)
分離式畳み込み層(カーネル: 3x3、フィルタ数: 64、ストライド: 1、活性化関数: Relu)
分離式畳み込み層(カーネル: 3x3、フィルタ数: 128、ストライド: 2、活性化関数: Relu)
分離式畳み込み層(カーネル: 3x3、フィルタ数: 128、ストライド: 1、活性化関数: Relu)
全結合層
今回の訓練用プログラムは
nazoru-input パッケージ
として PyPi で公開されています。以下のように
nazoru-input
パッケージをインストールし、訓練データを指定して
nazoru-training
コマンドを実行することで、お手元の環境でも機械学習モデルを構築できます。今回用いた訓練データは
https://github.com/google/mozc-devices/raw/master/mozc-nazoru/data/strokes.zip
からダウンロードできます。
$ pip install nazoru
-
input
$ nazoru
-
training
./
data
/
strokes
.
zip
この
nazoru-training
は標準的な TensorFlow の API を利用して実装されていますので、簡単にカスタマイズして利用していただけます。ハイパーパラメーターや入力データセットをコマンドラインオプションで変更することも可能です。詳しくは
nazoru-training --help
コマンドを参照してください。
ハードウェアでの推論
このようにして構築した機械学習モデルをユーザーが手軽に使えるようにするにはどうすればいいか、チーム内で活発な議論がなされました。パソコンやスマートフォンに特別なソフトウェアをインストールすることなくお気に入りのキーボードですぐに物理手書き入力を使えるようにするため、私たちは学習済みモデルを組み込んだハードウェア「物理手書きコンバーター」を製作することにしました。この物理手書きコンバーターは、訓練済みモデルを使って推論するプログラムを Raspberry Pi Zero にインストールしたものです。ここでは、物理手書きコンバーターを構築する手順を説明します。
推論用プログラムは訓練用プログラムと同様に
nazoru-input パッケージ
に含まれています。
nazoru-input
パッケージをインストールし
nazoru-input
コマンドを実行することで、お手持ちのコンピュータをつかって簡単に物理手書き入力を試すことができます。
$ pip install nazoru
-
input
$ nazoru
-
input
推論の機能を手軽に拡張して遊んでいただけるように、API もシンプルにしてあります。以下のようなコードを書くだけで学習済みモデルを利用した推論ができます。詳しくは
nazoru-input のコード
を参考にしてください。
from
nazoru
import
get_default_graph_path
from
nazoru
.
core
import
NazoruPredictor
predictor
=
NazoruPredictor
(
get_default_graph_path
())
# [(key, ms_from_first_input)]
sample_input
=
[(
'e'
,
0
),
(
'd'
,
100
),
(
'c'
,
200
),
(
'v'
,
300
),
(
'u'
,
800
),
(
'j'
,
900
)]
results
=
predictor
.
predict_top_n
(
sample_input
,
5
)
for
result
in
results
:
print
(
'kana: %s, key: %s, probability: %.3f'
%
result
)
物理手書きコンバーターは Raspberry Pi Zero に
nazoru-input
パッケージをインストールし、USB で接続されたキーボードから受け取ったキー情報を推論プログラムによって文字に変換、Bluetooth で出力することによって実装されています。このうち、キー入力から文字に変換する部分は基板がなくてもお試しいただけるので、ご家庭にある Raspberry Pi に
nazoru-input
パッケージを入れるだけで手軽に手書き機能を利用したプログラムを実装することができます。
また、今回は物理手書きコンバーターのために製作した基板の設計図の
CAD データ
を公開しました。この基板には Bluetooth 通信のためのモジュールやステータス表示のための LED が搭載されており、Raspberry Pi に接続することでパソコンやスマートフォンに Bluetooth を通じて文字を送信することが可能になります。利用する部品は Raspberry Pi Zero や RN42 といった通販や店頭で購入できるものに限定しました。Raspberry Pi Zero を利用することで大きさの制約も小さくしましたので、さまざまな形状のデバイスに組み込むことが可能です。CAD データを編集することで、自由に機能を変更、追加した基板も作製可能です。
さらに、公開されている基板には拡張性をもたせるために未接続のパッド、SPI・I2C 接続用のコネクタ、UART のための切断可能なパターンを用意してあります。これにより、モード切り替えスイッチを実装したり、SPI・I2C 接続のディスプレイによって軌跡を表示するなどの拡張が可能です。
物理手書きコンバーターのプリント基板図面
ブラウザでの推論
お手元に物理手書きコンバーターがない皆さまにもお手軽に物理手書き入力を楽しんでいただくため、私たちはブラウザ上で機械学習モデルが動作するデモを構築しました。TensorFlow で学習したモデルを
TensorFlow.js
に移植することでブラウザ上での推論を実現しています。
訓練用プログラム
nazoru-training
は訓練済みモデルを SavedModel 形式で出力します。SavedModel 形式で保存された訓練済みモデルを TensorFlow.js で読み込むには、
TensorFlow.js converter
を使って Web-friendly format に変換する必要があります。TensorFlow.js converter は変換のためのスクリプトと、変換済みモデルを読み込む Javascript API を提供するライブラリです。以下のコマンドのように tensorflowjs パッケージをインストールして
tensorflowjs_converter
コマンドを実行することで、訓練済みモデルを変換します。その際、変換するモデルの形式(この場合は SavedModel なので tf_saved_model)、出力層に相当するノードの名前(
nazoru-training
のデフォルト設定では
Nazorunet/Predictions/Reshape_1
)を指定します。
$ pip install tensorflowjs
$ tensorflowjs_converter
\
--
input_format
=
tf_saved_model
\
--
output_node_names
=
'Nazorunet/Predictions/Reshape_1'
\
/
nazorunet
/
saved_model
\
/
nazorunet
/
web_model
変換が成功すると、tensorflowjs_converter は以下の 3 種類のファイルを出力します。
web_model.pb (the dataflow graph)
weights_manifest.json (weight manifest file)
group1-shard\*of\* (collection of binary weight files)
ネットワークを構成する各パラメーターの重みは group1-shard\*of\* に記述され、モデルの大きさに応じて各ファイルが 4MB に収まるようにシャーディングされます。この工夫により、ブラウザにネットワークファイルがキャッシュされます。
あとは
tfjs-converter npm
パッケージをインストールし、以下のようにモデルを読み込めばブラウザでの推論ができます。
import
*
as
tfc
from
'@tensorflow/tfjs-core'
;
import
{
loadFrozenModel
}
from
'@tensorflow/tfjs-converter'
;
const
model
=
await loadFrozenModel
(
'/nazorunet/web_model.pb'
,
'/nazorunet/weights_manifest.json'
);
// Gets a canvas or image element.
const
inputImage
=
document
.
getElementById
(
'input-image'
);
const
result
=
model
.
execute
({
input
:
tfc
.
fromPixels
(
inputImage
)});
// Returns predicted probabilities for each class in a float array.
const
probs
=
result
.
dataSync
();
console
.
log
(
probs
)
// Float32Array(88) [...]
アプリケーションによってはブラウザ上で高頻度で推論を繰り返すことも考えられるため、TensorFlow.js は効率的にメモリを管理するための便利なメソッドも用意しています。詳しくは
Core Concepts in TensorFlow.js
をご参照ください。
まとめ
以上、Gboard 物理手書き入力バージョンを支える機械学習技術を紹介しました。
「機械学習モデルの構築」では、効率的に訓練データを収集する仕組みの重要性について述べました。これまでにないタスクに取り組む場合、そもそも学習のためのデータがない場面も珍しくありません。そのような場合、データ収集を効率的に行うための仕組みづくり、インターフェイスの構築が重要になります。
ニューラルネットワークを多層にして表現力を豊かにすることがさまざまなタスクを解く上で有力である一方、機械学習応用の場が Raspberry Pi をはじめとする小型計算機やブラウザなどに広がっていることを考えると、高い精度を保持しながらもできるだけ軽量でシンプルな機械学習モデルを構築することは無視できない課題です。MobileNet をはじめとする軽量のネットワークモデルを採用すること、データの前処理に適切なドメイン知識を活用してモデルのサイズを保持しながらも精度を向上することが、このような課題に応える上で有効であることを示しました。
「ハードウェアでの推論」では、今回構築した機械学習モデルによる推論の方法を説明しました。Raspberry Pi を使ったデバイスの拡張方法についても述べ、推論プログラムに合わせてデバイスの振る舞いをカスタマイズする方法を紹介しました。
「ブラウザでの推論」では、TensorFlow.js を使ってブラウザで推論する方法を説明しました。TensorFlow.js Converter を使うことで簡単に訓練済みモデルの移植ができること、具体的な Javascript API の使用方法について述べました。
今回の記事が、さまざまなプラットフォームをサポートする機械学習システム構築の参考となれば幸いです。そして、Gboard 物理手書きバージョンが今後の文字入力のデファクト・スタンダードになる日がくることを願います。
参考文献
[1] Zhang, Xu-Yao, Yoshua Bengio, and Cheng-Lin Liu. "Online and offline handwritten chinese character recognition: A comprehensive study and new benchmark." Pattern Recognition 61 (2017): 348-360.
[2] Howard, Andrew G., et al. "Mobilenets: Efficient convolutional neural networks for mobile vision applications." arXiv preprint arXiv:1704.04861 (2017).
Written by:
-
Shuhei Iitsuka - UX Engineer
(Machine learning)
-
Makoto Shimazu - Software Engineer
(Hardware, System design)
Android 版 Google 日本語入力をアップデートしました。(2.16.1968.3)
2014年11月6日木曜日
あらかじめ言っておきますが、冬場の
グリフハック
は辛いです。#
Ingress
さて、Android 版 Google 日本語入力をアップデートしたことをお知らせします。
新たにバージョン番号が 2 となる今回のアップデートでは、皆様からのご意見を参考にデザインを全面的に見直しました。また、新世代の Android プラットフォーム である Android 5.0 (Lollipop) への対応も進めました。
なお、以前にお知らせした通り、今回のアップデートからは Android 4.0 (Ice Cream Sandwitch)以降のみで動作します。
参考:
Google 日本語入力におけるシステム要件の更新について
主な変更点
マテリアル デザインに対応
マテリアル デザイン
(ライト、ダーク)のキーボードテーマを追加しました。設定画面より選択することができます。
アイコン上の文字も
Noto フォント
と
新しい Roboto フォント
を使って一新しました。
文字の入力方法を改善
記号入力画面に数字キーボードを追加しました。これに伴い、ケータイ配列から数字キーボードを除いて、ひらがなキーボードとアルファベットキーボードのみにしました。
ケータイ配列 (フリック入力有効) でのアルファベット入力時に、下フリックで数字が入力できるようにしました。
ケータイ配列 (フリック入力有効) でのひらがな入力時に、開き括弧、閉じ括弧、波ダッシュ、三点リーダーを入力できるようにしました。
QWERTY 配列での入力時に、最上段の上フリックで数字が入力できるようにしました。
また、QWERTY 配列でアルファベットを入力する際に、下フリックで大文字が入力できます。
(Lollipop) ハードウェアキーボード用の候補ウィンドウ
ハードウェアキーボード用の新しい候補ウィンドウを導入しました。アプリケーションが OS 標準のテキスト入力欄を使用していない場合は、アプリケーション側の対応が必要です。
(Lollipop) 入力方法切り替えキー
他の入力方法に切り替えるためのキーを導入しました。Google キーボードや Google ピンイン入力のような、この機能に対応している他の入力方法へと簡単に切り替えることができます。 他に対応している入力方法がある場合にのみ、このキーは表示されます。
顔文字の拡充
新しい顔文字を導入しました。
音声入力へのショートカット
Google 音声入力が使える場合、音声入力を起動するボタンを表示するようにしました。
音声入力に対応した入力箇所で、かつ Google 音声入力が有効になっている場合のみ、このボタンが表示されます。この機能は設定画面から無効にすることができます。
絵文字入力へのショートカット
エンターキーの長押しで、絵文字入力画面を開くようにしました。
日本語ハードウェアキーボードのレイアウト情報を同梱 (Android 4.1 (Jelly Bean) 以降)
Bluetooth や USB で日本語キーボードを接続した際に利用するレイアウト情報を同梱しました。
このレイアウト情報は Google 日本語入力以外の入力方法を利用する際にもご利用いただけます。
詳しい設定方法はこちらをご覧ください。
その他の更新
中国語 (簡体、繁体) と韓国語による設定画面の表示に対応しました。
タブレット向けにサイズの調整を行いました。
32bit MIPS アーキテクチャ, ARM 64bit アーキテクチャのサポートを開始しました。
問題の修正
外部ストレージ (SD カードなど) にあるファイルからユーザー辞書をインポートできなかった問題を修正しました。この修正のために、新たに外部ストレージに対する読み書きを行う権限を利用するようにしました。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Posted by
松崎剛士 Software Engineer
Android 版 Google 日本語入力をアップデートしました。(1.15.1780.3)
2014年4月25日金曜日
Posted by
鈴木拓生 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームのソフトウェアエンジニア、松崎剛士から Google 日本語入力の開発版のアップデートについての寄稿をもらいました。]
鯉のぼりを出そうとするたびに雨が降るので、先にてるてる坊主を出したほうがいいのではないかと考えはじめた今日この頃です。
さて、Android 版 Google 日本語入力をアップデートしたことをお知らせします。既に Google 日本語入力をお使いの場合は自動的に更新されますので、そのままお待ちください。
なお、次回のアップデートからは Android 4.0 (Ice Cream Sandwitch)以降のみがサポート対象となる予定ですので、ご留意ください。
参考:
Google 日本語入力におけるシステム要件の更新について
主な変更点
(Android 4.1, Jelly Beans 以降) 記号入力画面から Unicode 絵文字を入力できるようにしました。
ユーザー辞書のエクスポートに対応しました。
(Android 4.0, Ice Cream Sandwitch 以降) 音声入力に対応しました。字種切り替えキーの長押しでご利用いただけます。
長押し可能なキー (字種切り替えキーとスペース) のデザインを変更しました。
URL およびメールアドレス入力時に、QWERTY キーボードのカンマをそれぞれスラッシュとアットマークに置き換えました。
(Android 4.0, Ice Cream Sandwitch 以降) TalkBack 等のアクセシビリティサービスに対応しました。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Google 日本語入力におけるシステム要件の更新について
2014年3月14日金曜日
Posted by
鈴木拓生 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームのソフトウェアエンジニア、小松弘幸から Google 日本語入力の最低動作環境についてのお知らせです。- 鈴木]
身の回りでは、さまざまな春の気配が訪れてきています。近所の公園では梅が満開でした。桜も杉も、もうそろそろですね。
Google 日本語入力をお使いいただきありがとうございます。Google 日本語入力チームでは、これからも各プラットフォームでの最新機能を取り込みつつ、便利で使いやすい製品を今後も提供したいと考えています。そのため、Google 日本語入力のシステム要件を更新させていただきます。今後のバージョンアップに合わせて、順次適用していく予定です。
新しいシステム要件は、以下のようになります。
Windows Vista SP2 以降 (XP はサポート終了)
Mac OS 10.7 (Lion) 以降 (Leopard, Snow Leopard はサポート終了)
Android 4.0 (Ice Cream Sandwitch)以降 (Eclair, Froyo, Gingerbread, Honycomb はサポート終了)
サポートが終了する環境で Google 日本語入力をお使いの場合、今後新しいバージョンを受け取ることはなくなります。自動ではアンインストールされませんので、これまでのバージョンの Google 日本語入力を使い続けることができます。ただし、サポート外になりますことをご了承ください。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Google 日本語入力の開発版をアップデートしました。(1.13.1650.10x)
2013年12月9日月曜日
Posted by
鈴木拓生 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームのソフトウェアエンジニア、隅田洋から Google 日本語入力の開発版のアップデートについての寄稿をもらいました。- 鈴木]
忘年会シーズンに突入しました。皆様飲み過ぎて体調を崩さないよう気をつけてください。
さて、Google 日本語入力開発版 (
Win
,
Mac
) をアップデートしたことをお知らせします。既に Google 日本語入力開発版をお使いの場合は自動的に更新されますので、そのままお待ちください。
主な変更点は以下のようになります。
共通の変更点
同期機能を廃止しました。同期対象の辞書のデータは以下のいずれかの方法で保存できます。
手元にある同期対象の辞書は、廃止後も削除されずそのままご利用いただけます。
ユーザー辞書のエクスポート機能を使って、明示的にデータをバックアップすることも可能です。
[
1/6 Update
] 細かな問題を修正したバージョン (1.13.1651.10x) と、安定版 (1.13.1641.x) をリリースしました。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Google 日本語入力開発版の同期機能廃止について
2013年12月2日月曜日
Posted by
鈴木拓生 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームから Google 日本語入力開発版の同期機能廃止についての寄稿をもらいました。- 鈴木]
今年も残すところあと 1 ヶ月となりました。寒くなるにつれ毎朝布団から這い出るのが辛くなっています。
さて、
以前のブログ
でもお知らせしておりましたとおり Google 日本語入力開発版における同期機能を廃止いたします。現在のところ 12 月 9 日の廃止を予定しております。同期対象の辞書のデータは以下のいずれかの方法で保存できます。
手元にある同期対象の辞書は、廃止後も削除されずそのままご利用いただけます。
ユーザー辞書のエクスポート機能を使って、明示的にデータをバックアップすることも可能です。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Google 日本語入力の開発版をアップデートしました。(1.12.1599.10x)
2013年11月11日月曜日
Posted by
山崎富美 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームのソフトウェアエンジニア、松崎剛士から Google 日本語入力の開発版のアップデートについての寄稿をもらいました。- 山崎]
だんだん涼しくなってきました。真夏に比べて過ごしやすくなったのは嬉しいのですが、T シャツ短パンのようにラフな格好ができなくなることに少々の寂しさを覚えます。と、
毎年同じ事を考えています
。
さて、Google 日本語入力開発版 (
Win
,
Mac
) をアップデートしたことをお知らせします。既に Google 日本語入力開発版をお使いの場合は自動的に更新されますので、そのままお待ちください。
主な変更点は以下のようになります。
共通の変更点
ローマ字入力モードにて日本語でないと思われる文字列が入力された時に、ローマ字変換が行われる前の文字列を変換候補に表示する機能を追加しました。
辞書を更新しました。
Windows 版の変更点
Windows 7 以前の環境で、クラシックテーマを使用していると言語バーのアイコンが正しく表示されないことがある問題を修正しました。
Windows 8 以降の環境で、タスクバーに表示された Google 日本語入力のアイコンをクリックしても IME のオンオフ状態が切り替わらない問題を修正しました。
Windows 8 以降の環境で、MS-IME からの辞書のインポートが機能しない問題を修正しました。
Windows 8 以降の環境で、Internet Explorer がフォーカスされているとき、タスクバーのメニューや言語バーのメニューからツール類が起動できない問題を修正しました。
保護モードを有効化した状態の Adobe Reader と Adobe Flash をサポートしました。
同期機能の廃止について
開発版にのみ搭載されていた同期機能を、2013 年12 月以降を目安に廃止します。同期対象の辞書のデータは以下のいずれかの方法で保存できます。
手元にある同期対象の辞書は、廃止後も削除されずそのままご利用いただけます。
ユーザー辞書のエクスポート機能を使って、明示的にデータをバックアップすることも可能です。
[
11/15 Update
] 安定版をリリースしました (1.12.1590.x)。変更内容は開発版に準じます。
[
11/28 Update
] 開発版と安定版を更新しました ( 開発版 : 1.12.1601.x, 安定版 : 1.12.1591.x ) 。ローマ字変換が行われる前の文字列を変換候補に表示する機能を設定で無効化できるようにしました。また、同機能が安定版で常に無効になっている問題を修正しました。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Google 日本語入力の安定版をアップデートしました。(1.11.1515.x)
2013年8月16日金曜日
Posted by
山崎富美 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームのソフトウェアエンジニア、隅田洋から Google 日本語入力の安定版のアップデートについての寄稿をもらいました。- 山崎]
8 月も残すところ約半分となりました。みなさん夏休みの宿題は終わりましたでしょうか?
さて、
Google 日本語入力
安定版 (Win, Mac) をアップデートしたことをお知らせします。既に Google 日本語入力安定版をお使いの場合は自動的に更新されますので、そのままお待ちください。
主な変更点は以下のようになります。
共通の変更点
カーソルの周辺文字列を考慮した変換を行うようになりました。現在のところ、カーソル前のアルファベットまたは数字のみを認識します。この機能は、カーソル周辺文字列の取得に対応したアプリケーションのみで有効です。
Web から構築した辞書を更新しました。
Windows 版の変更点
IME の変換モードが変更されたとき、変更後のモードがカーソル付近に表示されるようになりました。この機能により、現在の変換モードを把握しやすくなります。モード表示が不要な場合は、設定によりオフにすることもできます。
Windows 8 以降の環境で、「アプリウィンドウごとに異なる入力方式を設定する」設定が無効のときに、意図せず変換モードが変更されることがある問題を修正しました。
Windows 8 以降の環境で、InputScope API によるモード変更をサポートしました。
Windows 8 以降の環境で、タッチスクリーン環境に最適化されたソフトウェアキーボードが使用できるようになりました。
Windows 8.1 Preview 環境で、高 DPI 設定が有効なとき、候補ウィンドウなどが意図した場所に表示されない問題を修正しました。
Mac 版の変更点
英数キーのダブルタップによるアルファベットへの変換、かなキーのダブルタップによる再変換に対応しました。
[
8/16 Update
] Mac 環境において一部のアプリケーションに対してクラッシュを引き起こす問題を修正したバージョン(1.11.1516.1)をリリースしました。
[
8/26 Update
] Windows 環境において Explorer 上で候補ウィンドウなどが表示されなくなる問題等、いくつかの問題を修正したバージョン(1.11.1517.0)をリリースしました。Google 日本語入力バージョン 1.11.1515.0 で問題が発生していた場合、バージョンが 1.11.1517.0 以降に更新されていることを確認後に Windows を再起動していただくと解決します。現在のバージョンは「ばーじょん」という文字を変換していただくことで確認できます。
[
8/30 Update
] Windows XP 環境においてキー入力をとりこぼすことがある問題を修正した安定版(1.11.1518.0)および開発版(1.11.1523.100)をリリースしました。
[
9/2 Update
] Mac 環境において一部のアプリケーションで入力が遅くなる問題を修正した安定版(1.11.1525.1)および開発版(1.11.1530.101)をリリースしました。
[
9/5 Update
] Mac 環境において入力が遅くなる問題を改善した安定版(1.11.1526.1)および開発版(1.11.1531.101)をリリースしました。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
プロダクト フォーラム
からお知らせください。みなさんのフィードバックがなによりの励みになります。
Google 日本語入力の開発版をアップデートしました(1.11.1490.10x)
2013年7月2日火曜日
Posted by
山崎富美 Developer Relations Team
[Google 日本語入力チームのソフトウェアエンジニア、隅田洋から Google 日本語入力の開発版のアップデートについての寄稿をもらいました。- 山崎]
季節予報によりますと今年も暑い夏になるようです。みなさん夏バテにならないよう体調管理には十分気をつけてください。
さて、Google 日本語入力開発版 (
Win
,
Mac
) をアップデートしたことをお知らせします。既に Google 日本語入力開発版をお使いの場合は自動的に更新されますので、そのままお待ちください。
主な変更点は以下のようになります。
共通の変更点
カーソルの周辺文字列を考慮した変換を行うようになりました。現在のところ、カーソル前のアルファベットまたは数字のみを認識します。この機能は、カーソル周辺文字列の取得に対応したアプリケーションのみで有効です。
クラウド同期でアップロードされたデータについて、データの削除方法を変更しました。設定ダイアログからではなく、
ダッシュボードページ
からデータの削除を行うようになります。
Web から構築した辞書を更新しました。
Windows 版の変更点
IME の変換モードが変更されたとき、変更後のモードがカーソル付近に表示されるようになりました。この機能により、現在の変換モードを把握しやすくなります。モード表示が不要な場合は、設定によりオフにすることもできます。
Windows 8 環境で、「アプリウィンドウごとに異なる入力方式を設定する」が無効のときに、一部の API による IME モード変更を無視するようになりました。この変更により、IME の変換モードが意図せず変更される問題が修正されます。Windows 8 環境で、API を利用して Google 日本語入力の IME モードを変更するには、InputScope API を使用してください。
Mac 版の変更点
英数キーのダブルタップによるアルファベットへの変換、かなキーのダブルタップによる再変換に対応しました。
既知の不具合
Windows 8 環境でかな入力モードが正常に動作しません。
Windows 7 以前の環境でかな入力モードをご使用の場合、Ctrl-c や Ctrl-v といったショートカット キーが正常に動作しません。
かな入力モードをご使用の方は、Google 日本語入力安定版をお使いください
[
7/9 Update
] Windows 環境において、かな入力をお使いの場合に発生する問題を修正したバージョン(1.11.1502.10x)をリリースしました。以前のバージョンでは、かな入力が正常に動作しない、かな入力時に Ctrl-c や Ctrl-v といったショートカットキーが正常に動作しないといった問題がありました。
[
7/30 Update
] Windows 環境におけるいくつかの問題を修正したバージョン (1.11.1520.10x) をリリースしました。
これからも、Google 日本語入力をよりよくしようと、チーム一同で開発を進めていきます。お気づきの点がありましたら、ぜひ
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